流体运动估计光流算法研究综述

对流体图像序列进行运动分析一直是流体力学、医学和计算机视觉等领域的重要研究课题。从图像对中提取的密集精确的速度矢量场能够为许多领域提供有价值的信息,基于光流法的流体运动估计技术因其独特的优势成为一个有前途的方向。光流法可以获得具有较高分辨率的密集速度矢量场,在小尺度精细结构的测量上有所改进,弥补了基于相关分析法的粒子图像测速技术的不足。此外,光流方法还可以方便的引入各种物理约束,获得较为符合流体运动特性的运动估计结果。为了全面反映基于光流法的流体运动估计算法的研究进展,本文在广泛调研相关文献的基础上,对国内外具有代表性的论文进行了系统阐述。首先介绍了光流法的基本原理,然后将现有算法按照要解决的突出问题进行分类：结合流体力学知识的能量最小化函数,提高对光照变化的鲁棒性,大位移估计和消除异常值。对每类方法,从问题解决过程的角度予以介绍,分析了各类突出问题中现有算法的特点和局限性。最后,总结分析了流体运动估计技术当前面临的问题和挑战,并对未来基于光流法的运动估计算法的研究方向和研究重点进行了展望。     

结合汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印

目的 随着互联网技术的飞速发展,彩色数字图像带来极大便利的同时,也产生了一些篡改、剽窃等侵权行为;同时,几何处理对含水印载体的破坏使水印盲检测的难度增加,因此,本文提出一种基于汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印方法,旨在解决当前图像版权保护的难点问题。方法 嵌入水印时,使用仿射变换加密彩色水印,并将已加密的信息编为汉明码,然后利用特征值分解计算出像素块的全部特征值,并通过对特征值绝对值的和进行量化来完成水印的嵌入;提取水印时,利用图像的几何属性对多种几何攻击后的图像进行判断、矫正,并借助量化技术提取水印。结果 基于彩色图像标准数据库,将本文方法与7种相关方法进行了对比实验：在不可见性方面,与LU分解的水印方法相比,本文算法峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）提高了4 dB;在常规攻击鲁棒性方面,与Schur分解的最新方法相比,本文算法平均归一化互相关（normalized cross-correlation,NC）的值稍有提高;在几何攻击鲁棒性方面,本文算法NC值具有一定的优势;同时,本文算法的水印容量达到了0.25 bit/像素,密钥空间达到了2⁴³²,运行时间仅需3 s左右。结论 所提方法不仅具有较好的水印不可见性和较强的鲁棒性,而且具有较大的水印容量、较高的安全性和实时性。     

基于改进LLE算法的手势特征提取研究

在人机交互领域中,基于视觉的手势特征提取成为研究的热点,但手势存在较大范围的变化,很难实现对手势的有效分类.研究了一种基于LLE改进算法的手势特征提取方法.先将手势特征数据中的某个数据点与邻近数据点组成局部线性关系,对重构误差进行拉格朗日乘子算法优化处理,求出新的局部重建权值矩阵,为了使局部线性关系能够满足低维度空间,通过求解映射矩阵的方法,将手势特征样本数据的目标特征空间映射到低维度空间中.采用稀疏观察手势描述法对手势特征进行提取,根据手势参数对手势轨迹数据进行归一化处理,为了提高手势特征提取的实时性,采用支持向量分类器的方法将手势从难以分类的空间映射到高维度的手势空间中.实验结果表明,所提方法对手势的查准率和召回率较高,泛化性较好,即使在样本数据很少的情况下,也具有较好的识别效果.     

交互医学图像处理平台的研制

医学图像处理是一门包含大量的数学、图像处理知识点的课程,我校不同专业对此门课程的要求不一,导致教、学环节存在一定的困难,根据我校三区一园的格局,以医学图像处理基本功能模块为基础,辅以Matlab、C++混合编程,开发了可远程访问的交互医学图像处理平台[1],可根据不同专业的学习各取所需,各有侧重,实现同一平台,多种应用,并以水平集分割为例详细介绍了平台的使用,并经我校生物医学工程专业学生试用,效果良好。     

土壤电阻率影响下输电杆塔线路自主防雷保护系统设计

传统防雷系统存在防雷水平不佳,花费过高等问题,为此,设计一种土壤电阻率影响下输电杆塔线路自主防雷保护系统.结合信息中心机房设计系统的硬件部分,详细描述系统硬件的设计原则.由于土壤电阻率影响下输电杆塔线路的杆塔横担接地,采用延续伸长接地体连接各个基杆塔的接地装置,为输电杆塔线路自主防雷提供一条低阻通道,有效预防输电杆塔线路遭受雷击.仿真实验结果表明,所设计系统能够有效防止雷电攻击,同时为后续的研究奠定坚实的基础.     

一种洛伦兹力微机械谐振磁传感器建模及数值仿真

针对微机械洛伦兹力谐振磁传感器灵敏度受驱动控制电路和谐振频率漂移影响问题,利用平均周期法分析了鉴相器为异或门的锁相环频率跟踪电路的动力学模型,并求解出频率跟踪的稳定条件和稳态振幅平衡点.设计的磁传感器数值建模及仿真实验表明:当锁相环积分器系数小于临界值时,环路频率跟踪稳定;当锁相环积分器系数大于临界值时,频率跟踪振荡;稳态振幅与理论分析一致,灵敏度与接口电路无关;频率跟踪动态过程与压控振荡器初始频率ω0、积分系数kI、滤波器时间常数ξ有关.     

微米纳米会议投稿------带有保险锁的MEMS安保装置设计与性能测试

安全保险装置是在引信安全系统中起隔爆和解保作用的装置,是安全系统的核心部件。本文设计了一种带有保险锁的MEMS安保机构,该安保装置利用后坐力及离心力解除保险,实验证明在后坐力大于2.6万g,离心转速大于18000转/分钟时装置可正常实现解除安保功能。     

基于多模态特征融合的三维点云分类方法

针对点云数据本身信息量不足导致现有三维点云分类方法分类精度较低的问题,结合多模态特征融合,设计一种三维点云分类模型。通过引入投影图对点云数据信息进行扩充,将点云数据与图像数据同时作为输入,对PointCNN模型提取的点云特征与CNN模型提取的投影图特征进行加权融合,从而得到最终分类结果。在ModelNet40数据集上的分类结果表明,该模型的分类精度达到96.4%,相比PointCNN模型提升4.7个百分点。     

基于约束聚类的k-匿名隐私保护方法

针对现有的匿名方案往往较少考虑离群数据的敏感问题以及信息损失与时间效率的最优化问题,提出一种基于约束聚类的k-匿名隐私保护方法.通过K近邻思想划分初始集群,根据设定的阈值δ将集群进行重新划分,划分过程始终遵循信息损失最小化原则,得到每个等价类元组数都在k与2k之间,过程中分类考察准标识符属性并充分考虑离群点对聚类结果的影响,有效降低匿名过程中的信息损失.实验结果表明,该方法有效节省了执行时间并降低了信息损失.     

基于深度残差长短记忆网络交通流量预测算法

针对多步交通流量预测任务中时间空间特征提取效果不佳和预测未来时间交通流量精度低的问题,提出一种基于长短时记忆（LSTM）网络、卷积残差网络和注意力机制的融合模型。首先,利用一种基于编解码器的架构,通过在编解码器中加入LSTM网络来挖掘不同尺度的时间域特征;其次,构建基于注意力机制挤压激励（SE）模块的卷积残差网络嵌入到LSTM网络结构中,从而挖掘交通流量数据中的空间域特征;最后,将编码器中获得的隐状态下的信息输入到解码器中,实现高精度多步交通流量的预测。基于真实交通数据进行实验测试和分析,实验结果表明,相较于原始的基于图卷积的模型,所提模型在北京和纽约两个交通流量公开数据集上的均方根误差（RMSE）分别获得了1.622和0.08的下降。所提模型能够高效且精确地对交通流量作出预测。